Details

Работа посвящена эконометрическому анализу значимости цен нефти марки Brent как фактора формирования курса рубля к доллару США; объект – валютный рынок РФ; предмет – процесс формирования курса USD/RUB под воздействием динамики цен Brent и устойчивость по режимам курсообразования, январь 2010 – декабрь 2024 г. (180 наблюдений). Применены: ADF и KPSS; коинтеграция Энгла-Грейнджера, Йохансена и Грегори-Хансена; тесты разрывов Чоу, Куандта-Эндрюса и Баи-Перрона; VAR в первых разностях с IRF и FEVD; тест Грейнджера; тест Вальда на асимметрию. Python 3.11 (pandas, statsmodels, scipy). Ряды I(1); коинтеграции нет даже с учётом разрыва (Грегори-Хансен). delta0=-0,286 значим на 1% на полной выборке и в режимах рыночного курсообразования (-0,377; -0,309), не значим при валютном контроле (-0,121; p>0,05). FEVD: 27% и 42% в рыночных режимах, 4% при контроле. Асимметрия не подтверждена. Результаты: режимно-обусловленное бюджетирование; хеджирование горизонтом 1-4 мес. (по IRF); двухфакторный стресс с учётом естественного хеджа ГПН (corr выручки с Brent_руб=0,924 vs Brent_USD=-0,07).

This paper presents an econometric analysis of the significance of Brent crude oil prices as a factor in the formation of the Russian rouble exchange rate against the US dollar. Object: Russian FX market. Subject: USD/RUB formation under Brent price dynamics and stability across exchange rate regimes, January 2010 - December 2024 (180 observations). Methodology: ADF and KPSS stationarity tests; Engle-Granger, Johansen, and Gregory-Hansen cointegration (with regime shift); Chow, Quandt-Andrews, and Bai-Perron structural break tests; VAR in first differences with orthogonalised IRF and FEVD; Granger causality; Wald asymmetry test. Python 3.11 (pandas, statsmodels, scipy). Both series are I(1); no cointegration even allowing for a structural shift (Gregory-Hansen). delta0=-0.286 is significant at 1% on the full sample and in market-pricing regimes (-0.377; -0.309), but insignificant under capital controls (-0.121; p>0.05). FEVD share of oil shocks: 27% and 42% in market regimes, collapsing to 4% under capital controls. Response asymmetry not confirmed. Applications for Gazprom Neft PJSC: regime-conditional scenario budgeting; short-term FX hedging (1-4 months per IRF decay); two-factor stress testing using the natural-hedge effect (revenue correlation with oil-in-roubles r=0.924 vs oil-in-dollars r=-0.07).